Üretken Yapay Zekâ Modeli Ne Demek?

Müzik dinlemekten hoşlanıyorsunuz ve kendi şarkılarınızı yapmak istiyorsunuz ama bu konuda bir yeteneğiniz mi yok? Sorun değil. Zihninizde canlandırdığınız muhteşem görselleri, dijital dünyada gerçeğe dönüştürmek istiyorsunuz ancak illüstrasyon konusunda yetkinliğiniz mi yok? Bu da sorun değil. Çünkü artık “Generative AI” olarak adlandırılan üretken yapay zekâ var. Profesyonellerin iş süreçlerini hızlandırırken teknolojiye meraklı olan herkesin kendi yaratıcılıklarını keşfedebilmelerine olanak veren bu teknolojinin arkasında ne var ve en güncel hangi üretken yapay zekâ modelleri kullanılıyor? Gelin, bu soruların yanıtlarına ve daha fazlasına birlikte bakalım.

Üretken Yapay Zekâ, Yaratıcılığı Yeniden Tanımlıyor

Yapay zekâ konusuna çok da uzak olmayan teknoloji meraklıları, söz konusu üretken yapay zekâ olduğunda bu teknolojiyi tanımlama ya da işlev tespiti noktasında bazen bocalayabiliyorlar ancak ortada karışık bir durum yok. Esasen gündelik yaşamda kullanmaya başladığımız yapay zekâ araçlarının birçoğu, üretken yapay zekâ kategorisine giriyor zira tanımı itibarıyla üretken yapay zekâ, verilen girdilere dayanarak yeni içerik üretme yeteneğine sahip yapay zekâ modellerini temsil ediyor. Bu modeller, insan yaratıcılığını taklit ederek metin, görsel, video, ses ya da kod üretebiliyor. Örneğin bir dönem Türkiye’de de büyük popülerliğe ulaşan Suno ile sadece birkaç kelime yazarak ve tür belirleyerek şarkı üretebilirken DALL-E gibi modellerle metin açıklamalarından gerçekçi görseller oluşturmanız mümkün oluyor. Bu teknolojinin çalışması, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş yapay sinir ağlarına dayanıyor. Milyarlarca parametreyi içeren modeller, büyük ölçekli veri setlerinden öğrenerek içerik üretiminde insan benzeri bir esneklik ve yaratıcılık sergiliyor. OpenAI’ın, bu yazının hazırlandığı dönemde ön izleme sürümünü çıkardığı GPT-o1 gibi modeller, devasa metin verileriyle eğitilerek doğal dil işleme, problem çözme, daha da önemlisi akıl yürütme ve mantıksal çıkarım yapma gibi yeteneklerle donatılıyor.

Üretken Yapay Zekâ Modellerinin Teknik Temelleri

Teknolojiyle içli dışlı herkesin gündeminde olan üretken yapay zekâ modellerinin temelinde dönüştürücü (transformer) adı verilen sinir ağı mimarisi yer alıyor. Dönüştürücü modelleri, dikkat mekanizmaları (attention mechanisms) sayesinde girdilerdeki önemli bölümleri seçip bu bilgilere dayalı olarak anlamlı çıktılar üretiyor. Aynı dönüştürücüler, çoklu katmanlar ve öz-dikkat (self-attention) yapıları kullanarak her bir girdinin diğer girdilerle olan ilişkisini öğreniyor ve bu ilişkiler üzerine çıktılarını güçlendiriyor. GPT-4o, Google Gemini ve diğer büyük dil modelleri bu mimariyi kullanıyor. Ayrıca Üretken Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks/GANs) olarak bilinen başka bir teknoloji de özellikle görüntü üretiminde değerlendiriliyor. GAN’lar, gerçek gibi görünen sahte veriler üretmek ve bu verilerin gerçekliğini ayırt etmek için iki sinir ağı (üretici ve ayırt edici) kullanarak içerik üretim sürecini devam ettiriyor. Böylece siyah-beyaz fotoğrafların renklendirilmesi ya da düşük çözünürlüklü görüntülerin iyileştirilmesi gibi işlemler gerçekleştiriliyor.

2024 yılının sonlarına hızla yaklaşırken üretken yapay zekâ modelleri, multimodal/çoklu model hâle geliyor. Yani bir model hem metin hem de görsel, ses ve video verilerini aynı anda işleyebiliyor. Google Gemini, OpenAI ChatGPT 4o ve Meta’nın LLaMA 3’ü gibi yeni modeller, bu alandaki en büyük gelişmeler arasında yer alıyor. İlgili modeller, yalnızca bir veri türüne odaklanmak yerine farklı veri tiplerini bir araya getirerek daha kapsamlı içerikler üretiyor. Ayrıca yapay zekâ modelleri artık farklı cihazlar üzerinde çalışabiliyor; kısacası devasa bulut altyapıları yerine, kişisel cihazlarda bile büyük ölçekli modeller çalıştırılabiliyor. Bunun için yerelde yapay zekâ destekleyen donanım bileşenleriyle güç kazanan laptoplar edinmek gerekiyor tabii.

Hangi Üretken Yapay Zekâ Ne İşe Yarar?

Üretken yapay zekâ modelleri her geçen gün çeşitleniyor ve beraberlerinde getirdiği yeteneklerle kullanıcıları şaşırtıyor. Dilerseniz gelin, popüler üretken yapay zekâ modellerinden bazılarına bakalım. Belki aralarında, sizin de deneyimlemek istedikleriniz vardır.

ChatGPT o1 ve ChatGPT 4o: ChatGPT o1, karmaşık problemleri çözmek, çok aşamalı mantıksal çıkarımlar yapmak ve bilimsel içerikli metinler üretmek için kullanılıyor. Bu model, büyük veri setlerini analiz etme kapasitesi sayesinde veri bilimciler ve araştırmacılar tarafından da tercih ediliyor. ChatGPT 4o ise uygulama üzerinden sesli olarak yanıt verebilme kabiliyeti, DALL-E 3 destekli görsel oluşturma olanaklarıyla çok yönlü bir kullanıma imkân tanıyor.

Suno: Müziğe ilgili olan herkesin favorilerinden Suno, müzik üretme amacıyla kullanılıyor. Basit bir metin girdisiyle tam anlamıyla şarkılar, melodiler ya da vokaller yaratmak mümkün oluyor. Ayrıca Bark modeliyle farklı dillerde sesli içerikler üretmek de mümkün hâle geliyor. Suno, müzik prodüksiyonu yapmak isteyenler için güçlü bir araç olarak öne çıkıyor​ fakat şimdilik tek sorunu, sunduğu seslerin, yüksek kaliteli olmaması.

Kling: Kling, özellikle son güncellemeleriyle birlikte video üretiminde öne çıkıyor. Metin tabanlı girdilerle kısa videolar üretiyor ve bu, sosyal medya içerikleri ya da pazarlama videoları hazırlayanlar için oldukça kullanışlı bir seçenek oluyor. Metinlerden anlamlı hikâyeler oluşturarak videoya dönüştürmek isteyenler, öncelikli olarak Kling’i tercih ediyorlar.

DALL-E 3: ChatGPT’ye entegre edilen DALL-E 3, metin açıklamalarından gerçekçi görüntüler oluşturuyor. Özellikle sanat, tasarım ve yaratıcı projelerde kullanılan model, karmaşık sahneleri ve detaylı görselleri hızlıca üretebiliyor, hatta dilerseniz oluşturduğu görseller üzerinde düzenleme yapmanıza bile imkân tanıyor. Tabii bu değişiklikleri yine kendisi gerçekleştiriyor.

GitHub Copilot: Yazılım geliştirme sürecini hızlandırmak için kullanılan GitHub Copilot, kodlama sırasında geliştiricilere anında öneriler sunuyor. Kod tamamlama, hata bulma ve çoklu programlama dili desteği gibi işlevlerle yazılım mühendislerinin işini kolaylaştırıyor​.

Stable Diffusion: Bulut tabanlı sistemlere bağlı olmaksızın yerel bilgisayarında metin girdilerinden yüksek kaliteli görseller üretmek isteyenler için Stable Diffusion biçilmiş kaftan. Önceden eğitilmiş farklı modellerin içeri aktarılabilmesi sayesinde görsel çeşitliliği noktasında büyük esneklik sunan Stable Diffusion, özellikle dijital sanatçılar ve grafik tasarımcılar için önemli bir araç.

İşiniz ya da hobiniz gereği, yerel bilgisayarınızda bulut sistemlerine bağlı olmaksızın üretken yapay zekâ araçlarından yararlanmak istiyorsanız, elinizin altında, tam da bu iş için üretilmiş “canavar” gibi bir bilgisayar olmalı. Monster tarafından geliştirilen Tulpar AI Creator serisi laptop modelleri, üretken yapay zekâ çalışmalarınızda size hız kazandırırken iş dışındaki süreçlerde de en güncel oyunları, yüksek çözünürlükte ve performans sorunlarıyla karşılaşmadan oynamanızı sağlayacak.

Sıkça Sorulan Sorular